为什么DETR不需要NMS？ - 知乎
阅读了论文之后对DETR不需要NMS这个特点比较懵懂，有没有大佬可以解释一下为什么DETR不需要NMS也能学习到…
目标检测领域NMS（非极大值抑制）的改进算法有哪些？ - 知乎
Soft-NMS：传统的NMS是直接抑制掉重叠框中候选框中分数较低的框，而Soft-NMS通过修改分数的方式，将重叠的框的分数逐渐降低。 例如，重叠的框的分数会随着IoU值的增加而逐渐减 …
请问深度学习yolov8测试验证的时候，参数conf和iou必须用默认值 …
- `iou`参数用于控制非最大抑制（NMS）的重叠度阈值。 在NMS过程中，当两个边界框之间的重叠度（即交并比）高于`iou`阈值时，较低置信度的边界框将被抑制。
转矩平衡方程中粘性摩擦系数与角速度的乘积是什么意思？ - 知乎
我解答一下，题中 f m ω m f_ {m}\omega_ {m} 其实是阻力产生的动量矩，题中说是粘度摩擦系数，容易混淆，以为要从Stocks方程考虑粘度系数解释，非也，同时也不是传统上的意义上的摩 …
DETR的object queries求通俗解释? - 知乎
Sep 29, 2022 · 间接的意思为：先给出 proposals (R-CNN) 或者 anchor (YOLO)，然后进行分类、回归，最后进行 NMS 后处理。 但是生成 proposals、anchor 以及 NMS 后处理模块很慢，因 …
目标检测领域NMS（非极大值抑制）的改进算法有哪些？ - 知乎
nms即非极大值抑制，在检测算法中用来去掉大量有重叠的检测框，保留下来质量最高的框。 nms的过程如下： 1 所有检测框按置信度从高到低排序 2 取当前置信度最高的框，然后删除和 …
如何看待One to many assign的新工作NMS Strikes Back ... - 知乎
对于 one-to-many label assignment + NMS 能否提升 DETR 系列模型，在 Group DETR 论文中就已经给出了回答（如下图）：相比于 DETR 系列使用的 one-to-one assignment，在 12 …
目标检测中的类别漏检问题该怎么解决？ - 知乎
前面已有提到改进NMS后处理算法，在目标遮挡严重的场景中效果非常明显。 其中关键是如何区分目标的duplicated bbox及其周围目标的occluded bbox。 解决的好得话，能够显著改善漏检 …
目标检测领域NMS（非极大值抑制）的阈值选取有什么方法吗？
Weighted NMS通常能够获得更高的Precision和Recall，以本人的使用情况来看，只要NMS阈值选取得当，Weighted NMS均能稳定提高AP与AR，无论是AP50还是AP75，也不论所使用的检 …
目标检测算法，在训练过程中可以用NMS吗？ - 知乎
个人认为这个要视具体情况而定。 1.不能用 大多数的目标检测算法是不能用NMS的，因为在训练过程中，往往是尽可能的增加正样本的数量，如果使用NMS就会删除很大一部分同类别且iou …